知识库与多媒体资料库

结构化知识沉淀与本地原生多媒体资产管理
从文本语义切片、LLM-Wiki 知识图谱到闪卡提炼，配合原生音视频/图像本地沉淀，构筑完整的数字资产工作流。

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1. 知识库配置与 LLM-Wiki

1.1 知识库的定位与演变

在 Piwin 的早期设计中，知识库主要用于本地向量检索（Vector RAG）。随着 Agentic 语义检索（如 Code Search 与只读 Scout 架构）的成熟，简单的向量搜索不再作为主要的代码导航手段。

然而，知识库配置在当前系统中依然扮演着关键角色：为 LLM-Wiki 知识工程提供底层的语义文本切片 (Chunking) 与知识沉淀支撑。

1.2 核心特性：LLM-Wiki 与闪卡体系 (Flashcards)

Piwin 深度融合了 Andrej Karpathy 所倡导的 LLM-Wiki 概念图谱 思想，并将闪卡 (Flashcard) 作为知识提炼的一等公民载体：

1. 知识库自动产出闪卡：在将长篇技术文档、API 规范或业务规则灌入知识库时，系统会自动提取核心概念与契约难点，生成原子化的记忆闪卡；
2. 对话选区即时划词制卡：在与智能体对话的任意气泡中，选中关键结论或核心代码，右键或调用 Skill 即可秒级提炼为概念闪卡；
3. 沉浸式卡片管理：在桌面端卡片抽屉中查阅、复盘、分类你的专属记忆卡库，避免调研成果淹没在历史聊天记录中。

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2. 多媒体资料库 (Media Library)

2.1 本地原生资产托管

与许多将生成的图片以极长 Base64 字符串硬塞入聊天提示词中的客户端不同，Piwin 建立了原生的多媒体管线：

• 统一存储根目录：所有通过 image_gen（如 Flux、DALL-E）或 video_gen 工具生成的多媒体素材，均统一存放在宿主本机的 ~/.piwin/media/ 目录下；
• 防上下文膨胀：系统严禁在文本 Prompt 中拼接超大 Base64，而是作为原生的 ImageContent 契约传递给 Pi 内核；
• 跨平台安全防护：路径受到严格的沙箱规则防护，禁止目录遍历。

2.2 资料库能做什么？

1. 生成资产统一沉淀：展示由 AI 智能体根据任务要求生成的 UI 界面草图、系统插画、宣传配图与演示短视频；
2. 提示词与任务溯源：点击任意素材卡片，可清晰回溯生成该图像时的原始 Prompt 描述与当时的对话上下文；
3. 一键导出与复用：直接在桌面端右键在系统访达 (Finder) / 文件资源管理器中定位，或一键拷贝至剪贴板，快速交付至工程项目中。